22 Idee e argomenti interessanti per progetti open source Python per principianti [2022]

Python è tra i linguaggi di programmazione più popolari al mondo e ci sono molte ragioni dietro questa fama. Uno di questi motivi è un gran numero di progetti e librerie open source disponibili per questo linguaggio. Dall'apprendimento automatico all'animazione, c'è un progetto Python per quasi tutto. Se vuoi diventare uno sviluppatore Python esperto, dovresti avere familiarità con alcuni di questi progetti (se non tutti).

Ecco perché in questo articolo parleremo di diversi progetti Python con codice sorgente Github. Poiché Python ha applicazioni in vari settori, potresti trovare molti progetti per aiutarti a completare le tue attività. Dovresti scegliere i progetti in base ai tuoi interessi e alla tua esperienza. Se sei un principiante in Python e desideri acquisire esperienza, dai un'occhiata alle nostre certificazioni di data science. Puoi aggiungere questo articolo ai segnalibri per riferimento futuro. Iniziamo.

Ecco alcune delle idee per progetti open source Python :

Idee per progetti open source Python

1. Apri CV

La visione artificiale è tra le applicazioni più richieste dell'intelligenza artificiale. La visione artificiale si concentra su modelli di intelligenza artificiale in grado di analizzare immagini e video per implementazioni specifiche come l'identificazione di oggetti, il riconoscimento facciale, ecc.

Se vuoi lavorare su progetti di visione artificiale, devi familiarizzare con OpenCV. OpenCV è una libreria Python per risolvere problemi di visione artificiale. Gary Brodsky aveva avviato OpenCV nel 1999 e da allora è diventato uno dei progetti Python più popolari con codice sorgente Github.

OpenCV consente di eseguire analisi delle immagini e costituisce la base per molti sofisticati algoritmi di visione artificiale. Per utilizzare OpenCV, dovresti avere familiarità con Numpy, una popolare libreria per eseguire operazioni numeriche tramite codice Python. Dovresti integrare OpenCV con altre librerie per lavorare su progetti di visione artificiale, ecco perché l'abbiamo mantenuto in cima alla nostra lista. Scopri di più su OpenCV qui .

2. Keras

Keras è probabilmente lo strumento più popolare per il deep learning in Python. È una libreria che semplifica il deep learning per gli sviluppatori Python, grazie alla quale è diventata molto popolare tra i professionisti dell'IA. Keras ti offre API coerenti e dirette che riducono al minimo le azioni totali che devi eseguire.

Automatizza molti casi d'uso necessari, quindi devi concentrarti solo sulle sezioni avanzate della tua rete neurale. Keras è anche famoso per i suoi messaggi di errore accurati e rapidi che ti avvisano quando commetti degli errori.

Se vuoi diventare un professionista del deep learning, dovresti avere familiarità con Keras e le sue applicazioni. Keras è stata tra le prime 5 squadre vincitrici su Kaggle e si è classificata n. 1 tra i framework di deep learning più utilizzati.

Poiché Keras utilizza TensorFlow, è accessibile da qualsiasi luogo e offre un'ampia gamma di vantaggi aggiuntivi. NASA, LHC, CERN e molte altre importanti organizzazioni utilizzano Keras per la ricerca. Quindi vale sicuramente la pena approfondire. Puoi scoprire di più su Keras qui .

2. Boccetta

Flask è un mini framework perché non ha librerie o strumenti specifici. Inoltre, non ha alcuna forma di convalida o livello di astrazione del database in modo che lo sviluppatore possa sceglierli in base alle proprie esigenze. Flask è iniziato come un wrapper attorno a Jinja e Wekrzeug, ma è diventato uno dei progetti Python più popolari con il codice sorgente Github.

Oltre ad essere famoso, Flask ha anche una delle comunità di sviluppatori più attive. Quindi, in caso di problemi, puoi chiedere alla community e ottenere rapidamente risposte utili. La community di Flask ha aggiunto numerose estensioni, che ne migliorano notevolmente le funzionalità. Per questi motivi, Flask è un framework essenziale per qualsiasi sviluppatore Web Python. Scopri di più su Flask qui.

3. Spazio

Python ha molte applicazioni nell'intelligenza artificiale ed è per questo che ha molte librerie e framework per esigenze specifiche dell'IA. Se hai intenzione di diventare un professionista dell'IA, allora questo progetto è senza dubbio il migliore per te. spaCy è una libreria open source per NLP (Natural Language Processing) di alto livello in Python. La NLP è la tecnologia fondamentale alla base di molte applicazioni di intelligenza artificiale avanzate, come l'analisi del testo, l'analisi del sentiment e altre.

L'uso principale di spaCy è creare applicazioni di livello produttivo in grado di elaborare grandi quantità di testo. Puoi utilizzare spaCy per creare soluzioni di comprensione del linguaggio naturale, sistemi di estrazione di informazioni o pre-elaborazione di un modello avanzato di deep learning. Uno dei tanti motivi alla base della sua alta popolarità è il suo lungo elenco di funzionalità.

Puoi assegnare tipi di parole ai token (come segmentare figure retoriche o vocali), lemmatizzare il testo (convertendo le parole nelle loro forme di base), trovare ed etichettare singole frasi ed eseguire facilmente molte altre attività. spaCy è un progetto Python indispensabile Github. Dovresti conoscerlo se vuoi diventare un professionista esperto di intelligenza artificiale o se vuoi lavorare su progetti di PNL. Puoi saperne di più su spaCy qui .

4. Nilearn

Questo è un progetto fantastico per qualsiasi professionista del deep learning. Nilearn è un modulo Python che si concentra sull'esecuzione dell'apprendimento statistico sui dati di NeuroImaging. Per usare Nilearn, dovresti avere familiarità con scikit-learn, un importante strumento Python per applicazioni scientifiche. Puoi eseguire numerose attività sui dati di NeuroImaging utilizzando nilearn. Ad esempio, puoi eseguire la decodifica, la classificazione, l'analisi della connettività, la modellazione predittiva e vari altri lavori.

La neuroimaging è un campo medico importante e le capacità di Nilearn risolvono molti problemi presenti in questo settore. Utilizzando Nilearn, puoi rendere l'analisi delle Neuroimmagini relativamente facile ed efficace. L'intelligenza artificiale trova molte applicazioni nel settore sanitario e, se sei stato interessato a utilizzare le tue abilità di intelligenza artificiale per lavorare in quel settore, dovresti familiarizzare con Nilearn. Scopri di più su Nilearn qui .

5. PyTorch

PyTorch è un must per qualsiasi professionista dell'apprendimento automatico. Se aspiri ad entrare nel settore dell'apprendimento automatico, dovresti esaminare PyTorch in quanto è uno dei framework più popolari per le applicazioni ML. Facilita numerose implementazioni ML dalla distribuzione della produzione alla prototipazione della ricerca.

PyTorch è open-source, il che significa che è gratuito. Ha anche molteplici funzionalità con le quali puoi lavorare rapidamente su progetti ML ed evitare molti problemi. L'ecosistema di PyTorch è pieno di molte librerie e strumenti di varie sezioni di apprendimento automatico, tra cui l'apprendimento per rinforzo e la visione artificiale.

Allo stesso modo, ha il supporto nativo ONNX (open neural network exchange). C'è un lungo elenco di funzionalità a causa delle quali PyTorch è una necessità per qualsiasi professionista Python. La sua diffusa popolarità lo ha aiutato a creare una fantastica comunità di sviluppatori e ricercatori utili e innovativi. Puoi scoprire di più su PyTorch qui .

6. Scikit-impara

Scikit-learn è tra le librerie Python più popolari per i professionisti dell'apprendimento automatico. Fornisce molteplici strumenti per l'analisi predittiva dei dati. È commercialmente utilizzabile ed è open-source. Basato su SciPy, matplotlib e NumPy, scikit-learn è un must per chiunque voglia lavorare su progetti di machine learning. Scikit-learn ti consente di eseguire numerose implementazioni di machine learning.

Con i suoi algoritmi e strumenti, puoi eseguire regressione, classificazione, selezione del modello, riduzione della dimensionalità, pre-elaborazione dei dati e molte altre attività di ML. Gli strumenti di Scikit-learn sono facili da imparare. È anche un famoso progetto Python Github per implementazioni fondamentali di machine learning, quindi conoscerlo ti aiuterà sicuramente a diventare un professionista in questo settore.

7. Genere

Gensim è un altro progetto prevalente tra gli sviluppatori Python. È una libreria gratuita che puoi utilizzare per analizzare documenti di testo per la struttura semantica. Gensim è famoso per la modellazione di argomenti. Se vuoi lavorare su progetti di analisi del testo, dovresti familiarizzare con la libreria. Ti aiuterà a completare vari progetti di PNL. Un topic model è un modello statistico che scopre argomenti astratti in un gruppo di documenti di testo.

Dovresti eseguire la modellazione degli argomenti per l'estrazione di testo in quanto ti aiuta a trovare facilmente strutture semantiche nascoste. Gensim è probabilmente la migliore soluzione Python per la modellazione del testo, in quanto è in grado di gestire piccoli e grandi volumi di testo senza difficoltà. Scopri di più su Gensim qui .

8. Librosa

Un campo popolare delle applicazioni di intelligenza artificiale è l'analisi vocale e audio. Se sei interessato a svolgere queste attività, allora dovresti provare Librosa. È un pacchetto Python che si concentra sull'analisi audio e musicale. Utilizzando Librosa, puoi creare facilmente un sistema di recupero delle informazioni musicali. L'analisi audio è diventata molto popolare grazie agli assistenti AI, ai dispositivi domestici intelligenti e alle piattaforme di streaming musicale. Librosa ti fornisce le basi necessarie per creare una soluzione di analisi musicale. Scopri di più su Librosa qui .

9. Riconoscimento facciale

Come suggerisce il nome, Face Recognition è una libreria Python per eseguire il riconoscimento facciale. Semplifica il riconoscimento facciale in immagini e video fornendo comandi specifici. Usando questa libreria, puoi eseguire il riconoscimento facciale su immagini con solo una o due righe di codice. Face Recognition si basa su un modello di deep learning. Il suo modello ha ottenuto una precisione del 99,38% nel benchmark LFW (Labeled Faces in the Wild).

Ha un semplice strumento da riga di comando <face_recognition> che puoi utilizzare per eseguire il riconoscimento facciale in modo efficiente. Un'altra eccellente qualità di questa libreria è che puoi combinarla con altre popolari librerie Python per creare soluzioni avanzate di identificazione dei volti. È senza dubbio uno strumento eccellente per qualsiasi professionista dell'IA. Scopri di più sul riconoscimento facciale qui .

10 Django

Uno dei framework Python più popolari, Django, ti consente di creare app Web con meno righe di codice e in meno tempo. Semplifica sostanzialmente la creazione di app Web poiché si occupa delle basi dello sviluppo Web e devi solo concentrarti sugli aspetti tecnici della tua app Web. Django viene fornito con molti strumenti e strutture integrati che possono accelerare lo sviluppo della tua app web.

Ad esempio, dispone di feed RSS, mappe del sito, autenticazione degli utenti e strumenti di amministrazione dei contenuti. Puoi aggiungerli rapidamente alla tua app Web utilizzando Django e risparmiare molto tempo e fatica. Utilizzando Django, puoi diventare rapidamente uno sviluppatore di app Web basato su Python. Django ha una vasta comunità di sviluppatori e utenti in cui puoi trovare rapidamente risposte alle tue domande e ai tuoi dubbi. Scopri di più Django qui .

11. SimpleCoin

SimpleCoin è un fantastico progetto per gli appassionati di criptovaluta. È un'implementazione semplice, incompleta e insicura di una blockchain di criptovaluta in Python. Il progetto si concentra sulla costruzione di una valuta blockchain completamente funzionale, assicurando che rimanga il più semplice possibile.

Questo progetto ha scopi educativi, quindi che tu sia un professionista di Python o un appassionato di blockchain, esaminarlo sarebbe utile. SimpleCoin ti aiuterà a familiarizzare con le basi della blockchain e delle criptovalute. Puoi esplorare come interagiscono i nodi in una blockchain e come gli utenti eseguono le transazioni in una. SimpleCoin è tra i progetti Python più popolari con codice sorgente Github con più di 1.500 stelle quando scrivi questo articolo. Puoi scoprire di più su SimpleCoin qui .

12. Panda

Pandas è una libreria Python indispensabile per i data scientist e gli appassionati di scienza dei dati. Panda è entrato nel settore nel 2008 e da allora è diventato un potente strumento per qualsiasi professionista dei dati. Fornisce strutture di dati e strumenti che è possibile utilizzare per la manipolazione dei dati. Pandas ha mezzi per leggere e scrivere dati tra diversi formati. Offre anche fantasiose indicizzazione, sottoimpostazione e suddivisione in sezioni di grandi set di dati. Ecco alcune attività aggiuntive che puoi eseguire con Panda:

• Unisci e unisci set di dati con prestazioni elevate
• Esegui l'indicizzazione degli assi gerarchici per lavorare in modo efficiente con dati ad alta dimensione.
• Genera intervallo di date e converti le frequenze per una migliore funzionalità delle serie temporali

Ci sono molte altre funzionalità presenti in Pandas, ed è per questo che è una necessità per qualsiasi professionista della scienza dei dati. È open-source quindi puoi usarlo gratuitamente. Se sei uno studente di scienze dei dati, devi avere familiarità con Pandas. Scopri di più sui Panda qui .

13. Pipenv

Pipenv è uno strumento che ogni sviluppatore Python dovrebbe avere nel proprio arsenale. Renderà il tuo lavoro di sviluppatore molto più semplice. Pipenv è uno strumento che si concentra sulla fornitura dei vantaggi di vari settori di imballaggio in Python. È per il flusso di lavoro di sviluppo e consente agli utenti di configurare facilmente ambienti di lavoro in Python.

Pipenv può creare e gestire un virtualenv per il tuo compito. Può aggiungere i pacchetti o rimuoverli da un Pipfile durante l'installazione o la disinstallazione. Pipenv produce pipfile.lock per la creazione di build deterministiche. Con Pipenv, non dovresti usare virtualenv e pip separatamente. pipfile.lock ti aiuta a evitare errori di dipendenza tra pacchetti diversi. Scopri di più su Pipenv qui .

14. MicroPython

MicroPython ti consente di eseguire Python su microcontrollori. Ha anche il pyboard MicroPython, un piccolo circuito stampato in grado di eseguire MicroPython e offre un sistema operativo di basso livello basato su Python. MicroPython è dotato di funzionalità come generatori, gestione delle eccezioni, prompt interattivi e altro.

Puoi eseguire con solo 256k di spazio di codice. Se sei interessato a microchip e microcontrollori, dovresti sicuramente familiarizzare con questo progetto Python, Github. Puoi saperne di più su MicroPython qui .

15. Pyray

Se stavi cercando un progetto unico e creativo, Pyray è quello che fa per te. Pyray è un progetto open source che consente agli utenti di eseguire il rendering 3D tramite un semplice codice Python. Quindi, se sei interessato alle applicazioni di Python nelle arti e nei campi correlati, dovresti esaminare Pyray. Puoi creare animazioni 3D, animazioni 2D, oggetti 3D e molte altre cose con Pyray. È entrato nel mercato solo nel 2018 e in soli due anni è diventato uno dei progetti Python più popolari su Github. Puoi scoprire di più su Pyray qui .

16. Trattino

Questo è un progetto eccellente per i professionisti della scienza dei dati. Se studi data science da un po' di tempo, potresti aver già sentito il suo nome. Dash è un prodotto di Plotly ed è un framework per lo sviluppo di data science e app Web ML. Oltre a Python, puoi usare Julia e R con Dash. Dash facilita lo sviluppo di app Web per i data scientist eliminando la necessità di uno sviluppo back-end e front-end dedicato.

Dash è basato su Flask, un framework Python molto popolare di cui abbiamo discusso in precedenza in questo articolo. Puoi usarlo gratuitamente attraverso la sua versione open source. D'altra parte, puoi anche utilizzare la sua versione a pagamento se hai più requisiti. Dash ha più di 12.000 stelle su Github, quindi è sicuramente un progetto importante con cui dovresti avere familiarità. Scopri di più su Dash qui .

17. Kivy

Kivy è una libreria per lo sviluppo rapido di applicazioni mobili con UI complesse. È compatibile con open source e multipiattaforma, il che lo rende molto accessibile per gli sviluppatori Python. Lo sviluppo dell'interfaccia utente è uno degli aspetti più importanti di qualsiasi applicazione e Kivy ti aiuta sostanzialmente ad affrontare qualsiasi problema presente in quel processo.

Puoi eseguirlo su Windows, Android, OS X, Linux, Raspberry Pi e iOS. Il suo toolkit ha più di 20 widget, quindi hai una vasta gamma di opzioni tra cui scegliere. Kivy è senza dubbio un ottimo strumento da aggiungere al tuo arsenale in termini di efficacia e funzionalità. Puoi usare Kivy anche per sviluppare app con funzionalità multi-touch. Scopri di più su Kivy qui .

18. Modelli TensorFlow

Probabilmente uno dei progetti Python essenziali con codice sorgente Github, i modelli TensorFlow è un repository con vari modelli SOTA (stato dell'arte) per TensorFlow. TensorFlow è uno degli strumenti più popolari per i professionisti dell'apprendimento automatico. È un prodotto di Google con un ampio pool di librerie e strumenti.

TensorFlow facilita la creazione di modelli nell'apprendimento automatico attraverso le sue API di alto livello. Inoltre, puoi accedere a TensorFlow da qualsiasi luogo poiché rimane disponibile sul cloud. Puoi distribuire ML on-premise, nel tuo browser o sul tuo dispositivo utilizzando TensorFlow.

Il progetto TensorFlow Models ti aiuterà a comprendere le capacità di questa potente tecnologia. Puoi lavorare in modo efficiente su vari progetti TensorFlow una volta che hai familiarità con i diversi tipi di cose che puoi fare con TensorFlow. TensorFlow Models ti aiuta a conoscere le migliori pratiche per questa tecnologia, in modo da commettere errori meno spesso e lavorare con maggiore precisione. Scopri di più sui modelli TensorFlow qui .

19. Magenta

Questo è uno dei migliori progetti Python con codice sorgente Github per gli appassionati di intelligenza artificiale. Magenta si concentra sull'esplorazione delle applicazioni dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nella generazione di musica e arte. Ti consente di sviluppare algoritmi di apprendimento per rinforzo e deep learning per produrre canzoni, disegni e altri prodotti artistici.

È un prodotto di ingegneri e ricercatori del team di Google Brain insieme a molti altri esperti. Lo scopo di Magenta è aiutare artisti e musicisti fornendo loro strumenti avanzati. Dopo aver affrontato questo progetto, puoi conoscere i vari modi in cui l'IA può aiutare i campi creativi.

Rilasciano modelli Magenta tramite TensorFlow. Se vuoi usare le tue abilità Python in AI e ML, dovresti concentrarti su questo progetto. Ti aiuterebbe a familiarizzare con gli algoritmi di apprendimento per rinforzo e le reti neurali, due delle sezioni di intelligenza artificiale più importanti. Magenta è disponibile come libreria Python open source su TensorFlow. Puoi visitare il loro blog per saperne di più su Magenta.

20. Snallygaster

Se hai intenzione di entrare nella sicurezza informatica, allora questo è il progetto perfetto per te. Snallygaster è una soluzione per identificare i problemi di sicurezza sui server HTTP, come la ricerca di perdite di file. Questo strumento consente di trovare file su server Web a cui possono accedere parti indesiderate, causando così un notevole rischio per la sicurezza. Alcuni esempi di questi file sono file di backup (che potrebbero contenere password), repository git e altri. Puoi installare snallygaster tramite PyPI.

Al momento della stesura di questo articolo, snallygaster aveva più di 1.700 stelle su Github.

21. Maschera R-CNN

Secondo i suoi creatori, Mask R-CNN è un framework flessibile, semplice e generale che puoi utilizzare per segmentare le istanze di oggetti. Migliora Faster R-CNN, un'importante tecnologia di visione artificiale per il riconoscimento di immagini e l'identificazione di oggetti. Mask R-CNN può rilevare un oggetto in un'immagine e generare istantaneamente una maschera di segmentazione per l'evento. Addestrare e aggiungere Mask R-CNN al tuo codice è facile. Aggiunge pochissimo sovraccarico a Faster R-CNN offrendo molti vantaggi.

Anche se Mask R-CNN è abbastanza semplice, ha superato molti modelli simili nella segmentazione delle istanze degli oggetti, motivo per cui è un famoso progetto open source. Se in futuro vuoi lavorare su progetti di visione artificiale, dovresti familiarizzare con Mask R-CNN. Vai a questo link per saperne di più su Mask R-CNN .

22. Statsmodels

Per lavorare su modelli statistici, dovresti familiarizzare con statsmodels, un popolare modulo Python. Ti consente di esplorare dati statistici, stimare vari modelli statistici ed eseguire test statistici. Statsmodels produrrebbe un elenco dettagliato di risultati per ogni stimatore, che puoi testare rispetto ai pacchetti esistenti per verificarne l'accuratezza.

Dovresti avere familiarità con i pacchetti Python, l'analisi statistica e i panda prima di lavorare con questa soluzione. Statsmodels è tra i progetti Python più popolari con codice sorgente Github per la sua funzionalità e semplicità. Le sue caratteristiche principali includono l'uso di modelli discreti (regressione binomiale negativa, MNLogit, ecc.), Modelli di regressione lineare, analisi di serie temporali, ecc. Per saperne di più su questo progetto, puoi visitare il loro sito Web o collegarti a questo progetto Python Github. Lì troverai la documentazione per questo progetto insieme al suo codice sorgente.

Ulteriori informazioni su Python e sui suoi progetti

Questo è tutto. Ora abbiamo raggiunto la fine del nostro elenco di progetti Python open source. Ci auguriamo che tu abbia trovato utile questo elenco di progetti. Se hai domande o pensieri da condividere, puoi farcelo sapere attraverso la sezione commenti qui sotto.

Puoi visitare il nostro blog e saperne di più su Python e ottenere più idee per progetti. Ecco alcune risorse per ulteriori letture:

• 42 Idee e argomenti per i progetti Python
• Come eseguire un progetto Python?
• Progetto bancario Python (con codice sorgente)
• Progetti Python per principianti

Familiarizzare con questi progetti ti aiuterebbe a diventare uno sviluppatore Python migliore. Dopotutto, senza questi strumenti e librerie, svolgere attività specifiche con Python è un compito arduo.

Conclusione

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